全 文 ：第 35 卷第 4 期
2015年 2月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.4
Feb.,2015
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家杰出青年科学基金(41125002); 国家自然科学基金项目(40930634, 41271036)
收稿日期:2013鄄04鄄22; 摇 摇 网络出版日期:2014鄄04鄄11
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: zhaowzh@ lzb.ac.cn
DOI: 10.5846 / stxb201304220778
赵丽雯,赵文智,吉喜斌.西北黑河中游荒漠绿洲农田作物蒸腾与土壤蒸发区分及作物耗水规律.生态学报,2015,35(4):1114鄄1123.
Zhao L W, Zhao W Z, Ji X B.Division between transpiration and evaporation, and crop water consumption over farmland within oases of the middlestream of
Heihe River basin, Northwestern China.Acta Ecologica Sinica,2015,35(4):1114鄄1123.
西北黑河中游荒漠绿洲农田作物蒸腾与土壤蒸发区分
及作物耗水规律
赵丽雯,赵文智*,吉喜斌
中国生态系统研究网络临泽内陆河流域研究站,中国科学院内陆河流域生态水文重点实验室,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,兰州
730000
摘要:利用中国生态系统研究网络临泽内陆河流域研究站绿洲农田 2009年小气候、湍流交换、土壤蒸发和叶片气孔导度等综合
观测试验数据,应用 Shuttleworth鄄Wallace(S鄄W)双源模型以半小时为步长估算了绿洲农田玉米生长季实际蒸散量,并利用涡动
相关与微型蒸渗仪实测数据对田间蒸散发量和棵间土壤蒸发量计算结果进行了检验。 结果表明:S鄄W模型较好地估算研究区
的蒸散量,并能有效区分农田作物蒸腾和土壤蒸发;全生育期玉米共耗水 640 mm,其中作物蒸腾累积量为 467 mm,土壤蒸发累
积量为 173 mm,分别占总量的 72.9%和 27.1%;日时间尺度上,作物蒸腾和土壤蒸发分别在 0—6.3 mm / d和 0—4.3 mm / d之间
变化,其日平均分别为 2.9 和 1.0 mm / d;田间供水充足,作物蒸腾与土壤蒸发比值明显受作物生长过程影响,播种—出苗期、出
苗—拔节期、拔节—抽雄期、抽雄—灌浆期、灌浆—成熟期,其比值分别为 0.04、0.8、7.0、5.2和 1.4,不同阶段的比值差异主要受
叶面积指数影响。
关键词:Shuttleworth鄄Wallace模型;作物蒸腾;土壤蒸发;耗水规律
Division between transpiration and evaporation, and crop water consumption
over farmland within oases of the middlestream of Heihe River basin,
Northwestern China摇
ZHAO Liwen, ZHAO Wenzhi*, JI Xibin
Linze Inland River Basin Research Station, Chinese Ecosystem Network Research, Key Laboratory of Ecohydrology of Inland River Basin, Cold and Arid
Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China
Abstract: The process of evapotranspiration (ET), which takes into account both evaporation (E) and plant transpiration
(Tr), plays a prominent role in water and heat exchange in terrestrial ecosystem, given that it involves interactions between
plants, soil and atmosphere. Evapotranspiration is also vital for developing water鄄saving irrigation schemes and improving the
crop water productivity of farmland ecosystems. As for the components of evapotranspiration, investigating transpiration and
evaporation separately can help us understanding crop water requirements more thoroughly. We investigated the variation in
crop water consumption during the growing season for a maize field located in the Linze Inland River Basin Research Station
of the Chinese Ecosystem Research Network. In this investigation, we obtained essential data, including microclimate,
turbulent exchange, evaporation, and leaf stomatal conductance, in 2009. Based on these data, we simulated transpiration
and evaporation in half鄄hour time steps using the Shuttleworth鄄Wallace ( S鄄W) model. Comparing the calculated ET data
with eddy covariance data through correlation analysis, we found that the correlation coefficient (R2) was 0.70, the mean
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square error (MSE) was 0.67, and P less than 0.001. A correlation analysis between evaporation data measured by a micro鄄
lysimeter and evaporation data simulated by S鄄W model shows a good accordance between them, with R2 of 0.64, MSE of
0郾 67, and P less than 0.001. The S鄄W model was found to be useful for dividing evapotranspiration into transpiration and
evaporation. After applying the model, it can be concluded that during the growing season, the cumulative
evapotranspiration was about 640 mm, which consisted of 467 mm of transpiration and 173 mm of evaporation. It means that
transpiration and evaporation accounted for 72. 9% and 27. 1% of evapotranspiration, respectively. On a daily basis,
transpiration ranged from 0 to 6.3 mm / d (mean = 2.8 mm / d), while evaporation ranged from 0 to 4.3 mm / d (mean = 1.0
mm / d) . The ratio of transpiration to evaporation varied with crop growth. Transpiration ( water consumption) of maize
during different growing stages can be summarized as follows. The ratio of transpiration to evaporation (Tr / E) was 0.04
when the leaf area index (LAI) was close to zero from seeding to emergence stage, indicating that evaporation constituted a
large proportion of evapotranspiration. From emergence to jointing stage (LAI= 0.35), the ratio of Tr to E was 0.8, while
transpiration and evaporation accounted for 45% and 55% of evapotranspiration, respectively. However, from jointing to
tasseling stage (LAI = 3.81), when most of the solar radiation was captured by the canopy, transpiration accounted for
87郾 4% and evaporation dropped to only 12.6% of evapotranspiration, while Tr / E was 7.0. From tasseling to filling stage,
the ratio of Tr to E was 5. 2, while transpiration and evaporation constituted 83. 8% and 16. 2% of evapotranspiration,
respectively. Finally, from filling to maturity, the ratio of Tr to E dropped to 1.4 causing by little water requiring by mature
maize. From these findings about evapotranspiration related to maize, it can be seen that water consumption varies by
regions, growing stages of the crop, and water availability. Evapotranspiration was greatest during the tasseling and filling
stages, and irrigation was also heavy at these times, indicating that the irrigation scheme was reasonable. The total
evapotranspiration over the growing season was 640 mm, while the total water supply ( the sum of irrigation and
precipitation) was 895 mm, which means that the current irrigation scheme supplied a sufficient amount of water to the
maize. However, as precipitation changes during the growth stage, the irrigation scheme should also be adjusted such that
the water supplied is balanced with the water requirements of the crop for a particular growth stage. To keep water balance
between supply and consumption will be help water saving in this area. Both meteorological factors and crop conditions can
affect evapotranspiration. Microclimate changes with meteorological factors, leading the variation in total evapotranspiration.
In addition, the earth surface coverage, canopy aerodynamics, and other conditions are affected by the crop itself
(especially the LAI), which can alter the ratio of crop transpiration and water evaporation from soil.
Key Words: Shuttleworth鄄Wallace model; transpiration; evaporation; water consumption
作物蒸散发与耗水规律研究是制定节水灌溉制度和提高作物水分生产率的重要依据。 目前在理论和实
验方面开展了大量关于蒸散发研究,逐渐形成了水量平衡法、波文比鄄能量平衡法、涡动相关实测法、模型模拟
等一系列成熟可靠的蒸散发研究方法[1鄄7]。 国内外对于上述几种方法展开了大量的研究,对于蒸散发有了较
为成熟的理解,然而为了进一步研究蒸散发的机理,需对作物蒸腾和土壤蒸发进行区分。 目前基于实验能够
将蒸散发区分为土壤蒸发和作物蒸腾的方法主要有:直接观测和模型估算。 基于实测资料区分的方法主要有
植物生理学方法[8鄄11]和水热平衡法[1, 12]。 Yunusa 等基于茎秆液流及微型蒸渗仪实测数据估算了澳大利亚干
旱区葡萄园 3—5月的作物蒸腾与土壤蒸发,但对于如何将茎秆液流观测值转化为田间作物蒸腾速率,并没有
给出进一步科学的解释。 Zeggaf等基于实测数据利用波文比能量平衡法对日本干旱区玉米生长季中典型天
气下的作物蒸腾及土壤蒸发进行了区分,其方法较为合理,但是研究时间尺度较短(仅 4d)。 虽然直接观测方
法能更精准的反映实际情况,但是耗时费力。 相比而言,模型计算简单易操作。 模型计算方法主要有双作物
系数法(FAO鄄56) [7, 13]和 Shuttleworth鄄Wallace(S鄄W)双源模型[6, 14]等。 Liu 等使用双作物系数法估算了禹城
冬小麦和夏玉米的蒸散发,但是未对作物蒸腾与土壤蒸发进行区分[15],Er鄄Raki 等是利用双作物系数法区分
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了摩洛哥干旱区橄榄树的作物蒸腾与土壤蒸发[16]。 相比于双作物系数法,S鄄W模型双源模型从动量吸收、能
量和物质转化传输过程及两者相互关系角度将土壤蒸发和作物蒸腾分开,具有较清晰的物理含义[17]。 David
等针对科罗拉南部半干旱区稀疏植被,利用 S鄄W 双源模型估算了该植被的蒸散发[18];Odhiambo 等不仅利用
S鄄W双源模型估算了内布拉斯加州滴灌条件下大豆农田的蒸散发,而且有效区分作物蒸腾与土壤蒸发[19]。
此外,大量的研究都利用 S鄄W双源模型对不同地区作物蒸腾和土壤蒸发进行了区分[20鄄23],但是这些研究对于
干旱区荒漠绿洲却研究甚少。 吉喜斌等基于 Penman鄄Monteith(P鄄M)模型,对黑河流域中游山前绿洲农田春
小麦生长季土壤蒸发、作物蒸腾及总蒸散发进行了模拟研究[24]。 该研究应用 SPAC 水热传输理论对 S鄄W 双
源模型的参数进行改进,但是由于当时实验条件限制,叶片气孔导度及土壤热通量等参数均通过计算得到,与
实际值难免会产生偏差,进而影响模型的模拟精度。 因此,有必要针对干旱区荒漠绿洲,对作物蒸腾与土壤蒸
发区分及其耗水规律展开进一步的研究。
本研究利用中国生态系统研究网络临泽内陆河流域研究站荒漠绿洲农田 2009 年的小气候、土壤蒸发及
叶片气孔导度等综合观测试验数据,应用 S鄄W双源模型估算了作物蒸腾和土壤蒸发,采用涡动相关实测蒸散
发数据对计算值进行了验证,得到了合理的作物蒸腾和土壤蒸发比值,探讨了不同生育期玉米耗水规律以及
蒸散发对环境因子的响应。
1摇 研究地区与观测方法
1.1摇 研究区概况
实验于 2009年 4—9月在中国生态系统研究网络临泽内陆河流域研究站荒漠绿洲农田综合观测场进行。
该观测场位于黑河中游荒漠边缘(100毅08忆27义E、39毅19忆38义N,海拔 1381 m),为典型的荒漠绿洲农田,属温带干
旱气候,年均气温为 7.6 益,最高气温在 7 月为 39.1 益;最低气温在 1 月为-27.3 益。 年均降雨量为 113.4
mm,主要集中在 7—9月份,占年降雨量的 56.7%—62.6%。 年蒸发量为 1900—2088 mm,年均日照时数 3051
h,年均无霜期 165 d,平均地下水位为(6.18依0.08) m。 试验场位于制种公司制种区内,面积高达 25 km2,内外
地势平坦,种植结构相同作物分布均匀且长势一致。 2009年种植大田制种玉米,生长季为 4月 10日—9月 20
日,在制种公司统筹管理下统一播种、施肥、灌溉、去父本和收获。
摇 图 1摇 农田小气候观测系统(a)、涡动相关观测系统(b)及微型蒸
渗仪(c)
Fig. 1 摇 Farmland microclimate observation system ( a)、 Eddy
covariance observation system (b) and Micro鄄Lysimeters (c)
1.2摇 田间观测项目
(1)综合环境观测
采用站内安装的绿洲农田小气候观测系统(图 1a),配有五层常规气象要素探头(包括风速( LISA,
Siggelkow, 德国)、气湿与气温(HMP45D, Vaisala, 芬兰)分别安装在 2、4、6、12、20 m 处;总辐射、净辐射仪
(Kipp & Zonen, Delft, 荷兰))均安装在地面以上 4 m
处;土壤温度探头(Pt100, IMKO, 德国)安装在地表 0
cm和地表以下 5、10、20、40、80、120 cm;土壤湿度探头
TDR(TRIME鄄IT, IMKO, 德国)安装在地表以下 5、20、
60、100、 200、 300 cm 处;土壤热通量探头 ( HFP01,
Hukseflux, 荷兰)安装在地表以下 2 cm处,均以 30 min
为步长输出。
(2)涡动相关观测
站内安装有涡动协方差系统(图 1b),配有三维超
声风速仪(HS50, Gill Instruments, 英国)、快速响应红
外 CO2 / H2 O 气体分析仪 ( LI鄄 7500, LI鄄COR Inc., 美
国);原始数据采集频率为 20 Hz。
(3)土壤蒸发观测
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采用微型蒸渗仪(Micro鄄Lysimeter)进行观测,蒸渗仪为内外双桶设计,内桶由不锈钢制成,内径为 0.10
m,高 0.25 m,外桶由 PVC管制成,放置于制种玉米行间(图 1c),顶部与大田保持一致,设置 6个重复,每日 8:
00称重换土,使用精度为 0.1 g的电子天平称重,前后两次的差值即为当天的蒸发量,取 6 组微型蒸发仪测量
的平均值作为当天的土壤蒸发实测值。
(4)叶片气孔导度测定
利用 Li鄄6400便携式光合仪(LI鄄COR Inc., 美国)于作物出苗后每月对玉米叶片的气孔导度(Gs)进行测
定,同时测得净光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)等参数,测定时间从 8:00到 20:00,间隔 1 h。
(5)其它测定项目
每隔 10d随机取 18 个 2 m伊2 m 的样方测量植株密度和高度,采用 LI鄄 3100 叶面积仪测定叶面积指数
(LAI)。 播种时采用覆膜式播种,灌溉方式为畦灌。 2009 年生长季中共灌溉 7 次,总灌溉定额为 797 mm,平
均灌溉定额为 114 mm。
图 2摇 双源蒸散发模型系统水热传输示意图
Fig.2摇 The sketch of two鄄source evapotranspiration model scheme
1.3摇 Shuttleworth鄄Wallace双源模型
1985年 Shuttleworth和 Wallace[17]研究了稀疏植被覆盖条件下土壤表面的蒸散,在 P鄄M 模型的基础上,
假设作物均匀覆盖,引入植被冠层阻力和土壤表面阻力两个阻力参数,建立了由植被和植被覆盖下的土表两
部分组成的双源模型。 该模型通过研究与作物生理特性(气孔导度、光合作用)、作物生长环境(太阳辐射、大
气温度、水汽压)以及土壤水热传输等有关的阻力系统(图 2),基于能量平衡原理,将作物上方的蒸散量分解
为两部分:
姿E = CcPMc + CsPMs (1)
式中,PMc为冠层潜热通量(MJ m
-2 d-1),PMs为冠层下部土壤潜热通量(MJ m
-2 d-1),分别用于计算冠层蒸腾
和土壤蒸发,用参考水平面饱和水汽压差(D)表示的计算公式为:
PMc =
驻A + 籽cpD - 驻rcaA{ }s / raa + r( )ca
驻 + 酌 1 + rss / raa + r( )( ){ }ca
(2)
PMs =
驻A + 籽cpD - 驻rsa A - A( ){ }s / raa + r( )sa
驻 + 酌 1 + rss / raa + r( )( ){ }sa
(3)
系数 Cc和 Cs由下式给出:
Cc = 1 + RcRa / Rs Rc + R( ){ }a
-1 (4)
Cs = 1 + RsRa / Rc Rs + R( ){ }a
-1 (5)
其中:
Ra = 驻 +( )酌 raa (6)
Rs = 驻 +( )酌 rsa + 酌rss (7)
Rc = 驻 +( )酌 rca + 酌rcs (8)
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式中, 姿E为总的潜热通量;Cc和 Cs为分配系数; raa 为冠层源高度到参考高度间的空气动力学阻力(s / m); rsa
为地表面到冠层源高度的空气动力学阻力(s / m); rca 为冠层叶面边界层阻力(s / m); rss 为土壤表面阻力(s /
m); rcs 为冠层气孔阻力(s / m)。 驻为饱和水汽压差随温度的变化率; 酌为干湿表常数(kPa / 益);A为总有效能
量(MJ m-2 d-1);As为地面有效能量(MJ m
-2 d-1); 籽为空气密度(kg / m3);Cp为定压比热(MJ kg
-1益 -1);LAI为
叶面积指数(m2 / m2); D为参考面饱和水汽压差(kPa)。 其中:
A = Rn - G (9)
As = Rsn - G (10)
式中,Rn和 Rn s分别为冠层和地面的净辐射通量(W / m2),G为土壤热通量(W / m2)。
Rsn = Rnexp - C ( )( )LAI (11)
式中,C为净辐射在植被冠层群体中的衰减系数,和叶片特征相对应由作物属性决定,变化幅度在 0.3—1.5 之
间,根据 Monsi和 Saeki的经典著作中的指数公式[25] 子(L) = exp( - C(LAI)) 确定,子 为太阳辐射在植物群落
中的穿透系数,对于农作物玉米的经验取值见表 1。
表 1摇 叶面积指数与穿透系数 子的关系表
Table 1摇 The relationship between LAI and 子
叶面积指数 Leaf area index 0 0.1 0.2 0.4 0.6 1.0 1.5 2.0 3.0 5.0
穿透系数 Extinction coefficient 1.000 0.908 0.823 0.696 0.590 0.429 0.292 0.201 0.098 0.024
模型中所需的阻力参数空气动力学阻力 raa和 rsa及冠层边界层阻力 rca采用 Shuttleworth和Wallace[17, 26]提
出的关系式计算,冠层阻力 rcs采用考虑环境因子的 Jarvis模型计算[27]。 土壤表面阻力 rss使用经验性的表层土
壤水分函数来确定: rss = a 兹s / 兹( )g b ,式中 兹s 为 20 cm处的土壤饱和含水量, 兹g 为 0—20 cm土层的土壤含水
量,a和 b为经验参数,此处 a= 19,b= 3.5[28]。
2摇 结果
2.1摇 农田小气候特征
根据绿洲农田小气候观测系统及开路涡动相关观测系统观测数据对 2009 年制种玉米生长季内总辐射、
净辐射、土壤热通量、温度、相对湿度及风速等小气候资料进行分析,各个环境因子的月均值如表 2 所示。 作
物生长季中净辐射基本呈先升后降的单峰曲线,在 7.8—218.9 W / m2之间变化,日均值为 138.5 W / m2,在制种
玉米生长旺盛的 6月和 7月,净辐射维持在一个较高水平。 日均温在-1.3—28.8 益之间波动,其中 4 月份温
度最低,5月中旬以前波动较大,6—8月日均温维持在 20 益左右。 风速在 4月和 5月份作物生长初期日均值
大于 2 m / s,在作物主要生长季 6—8月较低。 相应的饱和水汽压差在整个生长季中随着大气水分及作物生长
的影响呈脉冲状波动,日均值为 1.2 kPa,其中 8月份日均值最大,达到 1.4 kPa。 土壤含水量在整个生长季也
呈现先增加后减小的变化趋势,共出现了 8个峰值,与 7次灌溉及 1次强降水对应,且峰值的大小与灌溉及降
水量的强度成正相关性。
表 2摇 各环境因子的月均值
Table 2摇 Mean monthly values for some environmental factors
月份
Month
气象因素 Meteorological factors
净辐射 / (W / m2)
Net radiation
空气温度 / 益
Temperature
风速 / (m / s)
Wind speed
饱和水汽压差 / kPa
Vapor pressure deficit
土壤含水量 / (cm3 / cm3)
Soil water content
4 92.9 12.3 2.5 0.8 0.13
5 117.7 17.1 2.2 1.1 0.15
6 148.2 21.3 1.2 1.1 0.17
7 153.1 22.2 0.7 1.3 0.19
8 136.2 20.7 0.8 1.4 0.20
9 84.5 15.9 1.3 1.0 0.17
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2.2摇 作物蒸散发模拟及其验证
利用绿洲农田小气候数据、作物生长参数及叶片气孔导度等实测数据,基于 S鄄W 双源模型(公式(1)—
(11))估算了甘肃临泽荒漠绿洲农田 2009年制种玉米生长季实际蒸散发,如图 3 所示。 在整个生长季中,累
积蒸散量为 640 mm,日均蒸散发为 3.9 mm / d, 其中最大值出现在 5月 31日,最小值出现在 9月 6日;作物蒸
腾为 467 mm,日均值为 2.9 mm / d,最大值出现在 6月 30日,最小值出现在 4月初播种-出苗期间;土壤蒸发为
173 mm,日均值为 1.0 mm / d,最大值出现在 4月 10日,最小值出现在 6月 30日,植物蒸腾和土壤蒸发分别占
总量的 71.9%和 28郾 1%,日时间尺度上,作物蒸腾和土壤蒸发分别在 0—6.3 mm / d和 0—4.3 mm / d之间变化,
其日平均分别为 2.9 和 1.0 mm / d。 在生长初期阶段至发育阶段,土壤蒸发大于作物蒸腾,从发育阶段开始作
物蒸腾逐渐占主导,到后期阶段作物蒸腾开始逐渐减小而土壤蒸发又逐渐增强(图 3)。
为了验证 S鄄W双源模型的估算结果,采用涡动相关实测蒸散发数据对估算结果进行分析。 可知 S鄄W 双
源模型估算的蒸散量与实测值规律较一致,其相关系数 R2 = 0.70,均方差 MSE= 0.67,P<0.001(图 4)。 采用微
型蒸渗仪实测的土壤蒸发数据对 S鄄W 双源模型估算的土壤蒸发进行验证,从 7 月 27 日开始,剔除下雨或灌
溉等不可抗拒因素影响的实测日蒸发数据,其余数据与模拟的日蒸发量进行回归分析,相关系数 R2 = 0.64,均
方差 MSE= 0.05, P<0郾 001(图 4)。 可知 S鄄W双源模型能够较理想的估算绿洲农田蒸散发并区分田间作物蒸
腾和土壤蒸发,可为田间水分管理提供理论依据。
图 3摇 S鄄W模型估算的农田蒸散发、作物蒸腾与土壤蒸发逐日变化
Fig.3摇 Daily Evapotranspiration、Evaporation and transpiration estimated by S鄄W model
3摇 讨论
3.1摇 作物耗水规律
摇 摇 作物耗水规律是确定灌水量、灌水时期、灌水方式等的依据,是制定大田作物灌溉制度,提高水分利用效
率的理论基础。 根据作物生长发育将制种玉米生长划分为 5个阶段:播种鄄出苗、出苗鄄拔节、拔节鄄抽雄、抽雄鄄
灌浆和灌浆鄄成熟期,基于 S鄄W双源模型估算结果,对绿洲农田作物耗水规律进行分析(表 3)。 在播种鄄出苗
期,LAI抑0,作物蒸腾与土壤蒸发比 Tr / E = 0.04,此阶段农田蒸散发以土壤蒸发为主;出苗鄄拔节期,随着天气
变暖农田小气候发生相应变化,净辐射及温度增大,作物蒸腾与土壤蒸发均有所增加,但作物蒸腾增加幅度远
大于土壤蒸发增加的幅度,主要原因是由于此阶段作物快速生长,叶面积指数逐渐增大,相应的地表覆盖也随
之增加,表现为作物蒸腾与土壤蒸发之比 Tr / E = 0.8,其中作物蒸腾占此段总蒸散量的 45.0%,土壤蒸发占
55郾 0%;拔节鄄抽雄期,作物已发育完全,叶面积指数达到最大值(3.81 m2 / m2),地表基本完全覆盖,冠层鄄土壤
截获的能量绝大部分用于作物蒸腾,作物蒸腾成为农田蒸散的主导力量,此阶段 Tr / E = 7.0,其中作物蒸腾占
此阶段总蒸散量的 87.4%,土壤蒸发仅占 12.6%;抽雄鄄灌浆期:由于母本去除,且在去除过程中对剩余植株叶
片造成伤害,加之此阶段末期叶片开始衰老,致使作物蒸腾较之上一阶段有所减弱,但作物蒸腾仍占主导,
9111摇 4期 摇 摇 摇 赵丽雯摇 等:西北黑河中游荒漠绿洲农田作物蒸腾与土壤蒸发区分及作物耗水规律 摇
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图 4摇 S鄄W估算蒸散发与涡动相关实测蒸散发相关分析;S鄄W估算土壤蒸发与微型蒸渗仪实测土壤蒸发相关分析
Fig.4摇 The relationship between ETS鄄W and ETeddy, the relationship between ES鄄W and E micro鄄Lysimeter
Tr / E= 5.2,作物蒸腾占此阶段总蒸散发的 83.8%,土壤蒸发所占比例提高为 16.2%;灌浆鄄成熟期,作物已成
熟,叶片衰老枯黄,制种玉米所需水分减小,作物蒸腾明显减弱,且进入深秋,净辐射减弱温度降低,土壤蒸发
能力也较弱,故此阶段 Tr / E= 1.4。 相比于荒漠绿洲,北京地区夏玉米生长季约为 114 d,其作物蒸腾与土壤蒸
发比在拔节后期、孕穗期、抽雄灌浆期和成熟期差异性较小依次为,2.7、3.5、3.3和 3.0[29]。 而河南新乡冬小麦
夏玉米共生期作物蒸腾与土壤蒸发比呈现无规律变化,于拔节鄄抽雄期达到最大为 7.0[30]。 由此可知作物耗
水规律在不同地区、不同时间和不同供水条件下,其强度和变化趋势不同。 制种玉米在生育期内不能受到水
分胁迫,田间供水充足,故其耗水规律不同与其它地区。
在制种玉米生育期内,拔节鄄抽雄期和抽雄鄄灌浆期作物蒸腾量最大(表 3),而此时对应的灌溉量也最大,
说明这两个生育阶段内灌溉合理;整个生育期累积土壤蒸发为 173 mm,占总蒸散发量的 27.1%,可采用覆膜
或秸秆覆盖等措施,减少灌溉用水量;整个生育期内蒸散发量为 640 mm,灌溉和降水总量约为 895 mm,可知
在当前降雨条件下,灌溉量可保证制种玉米供水充足,故当生长季内降雨量减小或者增大时,可相应的调控灌
溉量以减少水资源浪费;田间高效节水灌溉措施需要在田间耗水规律的基础上,根据田间水分动态平衡及作
物实际生长生理状况才可得到进一步完善。
表 3摇 不同生长阶段农田水分利用状况
Table 3摇 Farmland water use during different growing stage
生育阶段
Growing stage
日期
Date
蒸散发量
Evapotranspiration
作物蒸腾量
Transpiration / mm
土壤蒸发量
Evaporation / mm
灌溉量
Irrigation / mm
降水量
Precipitation / mm
播种鄄出苗期
Seeding to emergence 04鄄10—04鄄20 31.6 1.1 30.6 0 0
出苗鄄拔节期
Emergence to jointing 04鄄21—05鄄29 106.5 47.9 58.6 149 5.7
拔节鄄抽雄期
Jointing to tasseling 05鄄30—07鄄11 200.8 175.5 25.3 261 10.8
抽雄鄄灌浆期
Tasseling to filling 07鄄12—09鄄10 277.2 232.2 45.0 387 68.6
灌浆鄄成熟期
Filling to maturity 09鄄11—09鄄20 23.7 10.0 7.2 0 12.6
3.2摇 农田蒸散发对环境因子的响应
作物蒸散发强度与气象要素、土壤水分状况、作物种类及其生长发育阶段、农业技术措施、灌溉排水措施
等有关[7]。 制种玉米在生长过程中要求水分供应充足,不能受到水分胁迫,故农田蒸散发变化主要由环境因
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素及作物生长状况引起。 对于环境因子而言,净辐射与蒸散发具有较好的相关性,本文监测数据显示,净辐射
小于 137 W / m2时,农田蒸散发随着净辐射的增加而加大,净辐射在 137—226 W / m2时,农田蒸散发最大,日均
值达到 6.4 mm / d; 对于农田作物蒸腾,净辐射在 137—199 W / m2时,作物蒸腾速率最快,日均值达到 6.0 mm /
d。 当日均温为 17.4—25.7 益时,农田蒸散发与作物蒸腾日均值均达到最大值。 在水分条件良好的农田生态
系统中,ET与饱和水汽压差呈现良好的线性正相关[31],例如在抽雄-灌浆期内,8月 12日和 8月 20日对应的
饱和水汽压差分别为 2.65和 0.38 kPa,其对应的日均蒸散发为 6.1 mm / d和 3.9 mm / d,这正好说明了这一点。
风速对作物蒸散发的影响是通过加快水汽扩散、减少水汽扩散阻力来实现的,在一定范围内,蒸散发的增减与
风速的 0.5—1次方成正比[32],但是在生长季内,荒漠绿洲农田蒸散发与风速呈负相关,且相关性较小。
植物体作为植被蒸散中的生物因素,在很多方面对蒸散产生影响[33]。 其中,不同作物的叶面积指数
(LAI)因植物作物类型、生长阶段、环境状况及管理情况不同而呈现动态变化[34],其作为估计和评价植被蒸
散耗水的指标比植物密度高度等更符合生物学逻辑[35]。 经统计分析可知,制种玉米的土壤蒸发、作物蒸腾与
LAI存在显著的相关关系,如图 6所示。 从图中可以看出作物蒸腾与蒸散发和 LAI呈正相关,土壤蒸发与 LAI
呈负相关,这主要是因为作物蒸腾主要是通过叶片上的气孔散失到外界中[36],叶片的大小和浓密程度在很大
程度上决定了蒸腾速率,叶片对于土壤蒸发的影响主要是通过影响地面覆盖率及太阳辐射的穿透率来控制
的。 叶面积指数首先影响蒸腾表面积,其次影响地表覆盖度和冠层通风状况,通过一系列反馈效应影响蒸散
过程。 当 LAI<0.5 m2 / m2时土壤蒸发日均值达到 2.0 mm / d,当 LAI>0.5 m2 / m2时,土壤蒸发逐渐减小;作物蒸
腾与 LAI呈显著正相关,作物蒸腾能力随着 LAI的增大而增强,当 LAI>3.0 m2 / m2时作物蒸腾日均值达到 4.7
mm / d。 当 LAI抑3.2 m2 / m2时,农田蒸散发日均值最大为 6.5 mm / d。
从以上分析可知,气象要素(净辐射、温度等)和作物自身都会对农田蒸散发过程造成影响,但是气象要
素主要通过改变农田微气候环境影响蒸散发的总量,而植物体本身的各个要素尤其是叶面积指数通过影响蒸
腾表面积、地表覆盖度及冠层空气动力学状况等在很大程度上影响了作物蒸腾与土壤蒸发的比值。
图 5摇 S鄄W双源模型估算土壤蒸发、农田蒸散及作物蒸腾对叶面积指数的响应
Fig.5摇 Response of modeled E、ET and Tr on LAI, respectively
4摇 结论
(1)S鄄W双源模型能够有效的估算黑河中游荒漠绿洲农田制种玉米蒸散发并区分作物蒸腾与土壤蒸发,
模型模拟结果表明 2009年整个生长季荒漠绿洲农田制种玉米累积蒸散量为 640 mm,日均蒸散量为 3.9 mm /
d,其中作物蒸腾为 467 mm,土壤蒸发为 173 mm,分别占总量的 72.9%和 27.1%。
(2)田间耗水规律表现为:作物蒸腾与土壤蒸发比值在播种—出苗期、出苗—拔节期、拔节—抽雄期、抽
雄—灌浆期、灌浆—成熟期依次为 0.04、0.8、7.0、5.2和 1.4,呈现出先增大后减小的偏“凸冶字变化趋势。 气象
要素(净辐射、温度等)主要影响农田蒸散发总量,植物体本身的各个要素尤其是叶面积指数主要影响作物不
同生长阶段作物蒸腾与土壤蒸发的比值。
1211摇 4期 摇 摇 摇 赵丽雯摇 等:西北黑河中游荒漠绿洲农田作物蒸腾与土壤蒸发区分及作物耗水规律 摇
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